CN107515002A - 一种基于LiDAR和云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航的系统方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种基于LiDAR和云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航的系统方法和装置。该发明包括：机器人系统设备，LiDAR传感器装置的数据和处理方法，网络和云计算服务器及软件系统，室内地图构建和导航定位的云计算软件架构及实现方法，客户端软件。应用本发明能够使低成本硬件机器人类产品，记录LiDAR传感器通过网络和云计算实现实时室内地图构建和定位导航的应用产品。具有硬件低成本特性，以及软件的低使用和研发门槛，实时高效，客户端软件体验优秀的特征。本发明对具有可移动能力的机器人产品用于需要室内定位导航的搬运、清洁服务、监控管理、特殊或危险场所行进等功能有重要意义。

Description

一种基于LiDAR和云计算实现机器人实时室内地图构建和定 位导航的系统方法和装置

技术领域

本发明涉及互联网和机器人技术领域，尤其涉及一种实现室内地图实时构建和定位导航的方法、系统和装置。

背景技术

LiDAR传感器是指Light Detection And Ranging，即激光探测与测量。其所测得的数据为数字表面模型(Digital Surface Model, DSM)的离散点表示，数据中含有空间三维信息和激光强度信息。

云计算是指将机器人所需要的计算模型和相关算法放在云端服务器进行计算，将所得结果通过互联网返回机器人设备和同步用户客户端软件，以实现用户对机器人设备的远程操控和环境数据获取。

实时室内地图构建和定位导航，即SLAM (simultaneous localization andmapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。 SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。机器人设备通过LiDAR传感器所获得的环境空间数据矩阵，经过计算后实现室内地图的数据构建和客户端软件的绘制，机器人产品根据已构建的地图实现室内定位和导航应用，其在当前的机器人应用领域非常流行，例如，清洁类机器人利用实地地图和定位导航，自动规划无遗漏并且无重复的清扫线路，使之最高效工作；再如安防类机器人根据室内地图和定位导航进行自主巡逻等。

目前，机器人设备应用需求广泛，实现室内地图构建和定位导航更是机器人的核心需要之一，其需要大量数据和复杂计算，如果将此类复杂计算在机器人设备本地进行处理，低成本硬件是无法满足的。

同时，在公共场所、家庭等环境通过移动网络或无线路由器连接到互联网已经变得非常普及。

因此，机器人设备采用通过无线互联网连接云服务器，实现机器人设备所在环境数据的同步至云端服务器并进行复杂计算，计算结果被反馈和同步至用户客户端软件。

如此，机器人设备无需配备进行复杂计算所需的硬件，将有效的降低机器人硬件成本，同时使用户通过客户端软件对机器人设备可见可远控。

机器人利用云计算实现实时室内地图构建和定位导航的实现下面予以详细说明。

具体地，机器人系统设备通过LiDAR传感器获取空间信息数据，通过无线互联网发送到云端服务器，云服务器将空间信息数据进行计算得出室内地图数据和机器人定位信息并反馈回机器人设备和同步至客户端软件，用户通过客户端软件了解机器人设备所处室内空间地图和定位信息，并在客户端软件的地图中发出目的地或行动指令，该用户指令发送至云服务器，根据已获得的机器人设备所处环境地图和定位信息进行计算后的到机器人实现用户指令的路径规划信息，将规划信息发送至机器人设备，机器人设备根据规划信息控制自身动力系统移动至目的地，完成导航任务。

云服务器将机器人设备唯一可标识ID与用户客户端软件唯一可标识ID进行绑定，保证相关数据信息的独立计算和存储。

由上述方案可见，云服务器的高效计算能力可释放机器人设备的计算负担，有效降低机器人设备硬件成本。同时，用户通过客户端软件远程操控机器人设备具有极强的实时效力，机器人空间信息可进行数据压缩后发送至云服务器，将有效降低数据流量、提升通信效率、提高实时性。

另外，当机器人设备处于弱网络或无网络环境下，可使用之前获得并存储在设备本地的地图信息指导机器人行动。遇到临时弱网络环境时，可采用延迟发送空间数据信息，待网络恢复时再次发送。

最后，处于相同室内空间的机器人设备可通过通过云服务器共享已得出的地图数据。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于LiDAR传感器和互联网云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航的方法、系统和装置，以实现低成本硬件的机器人实时室内定位导航应用。

本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种机器人设备，该设备包括机器人软件系统和硬件动力系统以及传感器接口模块。

所述机器人软件系统，是一种机器人操作系统和相关应用软件，用于控制机器人硬件设备，与云服务器进行网络通信及数据处理。

所述动力系统，是指为机器人提供移动功能的硬件设备，如轮型底盘设备，机械臂底盘设备，飞行器设备等等，该动力系统可通过机器人软件系统下发指令进行精准的位移控制。

所述传感器接口模块，用于将机器人设备与LiDAR传感器进行连接，并通过机器人软件系统获取LiDAR传感器数据。

一种LiDAR传感器数据处理软件，包括网络通信模块和算法模块。

所述网络通信模块将机器人通过传感器接口模块获取得到LiDAR传感器源数据，经过压缩发送至云服务器。

所述算法模块对该数据使用特定算法处理后得到地图和机器人定位数据，并根据用户指令得到导航规划信息。

一种客户端软件系统，用于为用户呈现机器人所处空间地图，和根据地图发送行动操作指令，该系统包括网络通信模块，地图展示模块，用户指令交互模块。

所述网络通信模块，用于从云服务器同步机器人所处环境空间地图信息，并将用户指令发送至云服务器

所述地图展示模块，用于将机器人所处环境空间地图信息展示成二维地图可视化图形。

所述用户指令交互模块，用于在地图展示模块展示出二维地图可视化图形上，根据用户点击或拖拽等操作，获取用户指令意图信息。

一种机器人应用云服务器，用于高效处理机器人传感器数据计算，同时管理机器人和用户客户端软件，及传感器数据计算。

由上述技术方案可见，本发明中，用户客户端软件通过互联网云服务与机器人设备互通，机器人传感器数据通过互联网发送至云服务器进行复杂计算并得到结果信息，云计算有效降低了机器人设备的数据计算负担，并且将用户意图通过指令方式传达给机器人执行。

附图说明

图1是本发明提供的云计算实现室内地图构建和定位导航的方法流程图。

图2是本发明提供的机器人设备组成模块示意图。

图3是本发明提供的客户端软件和机器人设备及云服务平台关联示意图。

图4是本发明提供的客户端软件室内地图构建呈现实例图。

具体实施方式

图1是本发明提供的云计算实现室内地图构建和定位导航的方法流程图。

如图1所示，该方法包括：

首先启动机器人设备

步骤101，机器人根据GPS或用户设置地点信息查询云服务器是否存有已生成的对应地图数据，如有，则进入步骤105；否则进入步骤102

云服务器将已有地图数据根据精确的地理位置或用户标记进行存储，当查询匹配到已有地图数据，则直接使用存储地图数据，可有效提高效率，降低成本。

步骤102，机器人设备循环获取LiDAR传感器数据，LiDAR传感器特性是以一定频率发射激光进行空间测距并生成结果数值，机器人设备需要不间断的从LiDAR传感器获取空间测距信息，同时对空间测距结果进行校准和补缺。

步骤103，经判断当前网络环境是否良好，如果是弱网络环境，则将传感器数据进行本地消息队列中存储，等待网络恢复后再发送至云服务器。

传感器数据具有较强的时效性，当网络环境出现短时间抖动或无信号时，本地消息队列可确保传感器数据不丢失。同时，本地消息队列具有最大存储限制，一旦超过最大存储限制后则丢弃较旧的数据清理存储空间以存储新数据。

步骤104，将空间测距数据压缩后发送至云服务器，经过云计算生成地图数据和定位信息，并更新云存储中的对应地图数据。

空间测距数据较大且频率较高，未经压缩的数据会占用大量网络带宽资源，网络效率低成本大，同时也影响了机器人设备的实时性能。故将空间测距数据压缩后在进行传输，可有效利用网络带宽，和提高数据实时性。

云服务器收到空间测距数据后，使用特定算法将LiDAR传感器得到的空间测距数据转换成地图数据和机器人设备定位信息。

云服务将已得到的地图数据进行更新存储。

步骤105，云将地图数据返回机器人设备，机器人设备将本地地图信息更新。

云服务将地图数据压缩后通过网络发送至机器人设备，机器人设备收到后则将地图数据存储在本地，当遭遇断网或弱网络环境时使用地图数据进行自导航和路径自规划。

机器人设备将不间断的从LiDAR传感器获取空间测距信息，数据量较大，此时，需要将将传感器数据进行压缩后再发至服务器，可有效利用网络带宽，和提高数据实时性。云服务器收到传感器数据后，采用特定SLAM算法将LiDAR数据变为地图和机器人设备定位数据。

步骤106，云将地图数据同步客户端软件，客户端软件将地图信息生成2D可视地图图像。

客户端软件收到地图数据后，采用特定算法将地图数据进行处理得到用户可视化的2D地图图像。

客户端软件支持如web，移动设备APP，传统PC等多种主流客户端平台。

步骤107，依据地图客户端软件将用户指令发送至云服务。

用户应用客户端软件，根据所呈现出的地图图像进行操作和发送机器人远控指令，如在客户端软件显示的地图上，用户通过点击设置移动目的地点，或用户用拖拽方式在地图上规划出机器人设备的行走路径，再或用户选择依照地图进行无重复、无遗漏的覆盖式清扫，等等用户操作将转化为用户指令数据并将其发送至云服务器。

表一以采用伪代码格式描述协议为例，所举例子并不用于限制本发明，用户指令数据示例：

表一

前进指令：

{“cmd”:”move_f”}

后退指令：

{“cmd”:”move_b”}

左转30度指令：

{“cmd”:”move_l”, “value”:”30d”}

右转60度指令：

{“cmd”:”move_r”, “value”:”60d”}

停止指令：

{“cmd”:”stop”}

室内无遗漏、无重复覆盖指令：

{“cmd”:”covermap”}

设置目的地指令：

{“cmd”:”setxy”, ”x”:3.675, ”y”:1.308}

步骤108，云端结合地图数据和用户指令计算出路径规划信息发送至机器人设备。

云服务收到用户指令数据后，根据与用户对应的机器人设备的地图数据和定位信息，进行路径规划计算，将结果以机器人行动指令数据方式给出，并将机器人行动指令数据发送至机器人设备进行执行。

机器人行动指令数据示例：

机器人接到行动指令数据后，将根据自身机器人动力系统进行指令执行，完成按用户意愿路径行走动作。

至此，机器人设备给予LiDAR传感器和云计算实现室内地图构建和定位导航的完整流程结束。

图1所示的机器人设备实现室内地图构建和定位导航功能的方法可以应用于各类机器人产品，例如，室内无轨AGV类运输机器人，自动清洁服务器机器人，室内监控陪护式机器人，特殊或危险场所远控工程机器人，商场引导机器人，展会现场直播机器人等等，所举例子并不用于限制本发明。

图2是本发明提供的机器人设备组成模块示意图。

如图2所示，该系统包括云服务平台201、网络通信模块202、软件系统模块203、传感器接口模块204、LiDAR传感器205、硬件动力系统206和机器人移动地盘模块207。其中，所述LiDAR传感器205、机器人移动地盘模块207均属于机器人侧硬件模块。

云服务平台201，用于维护机器人设备和用户客户端软件的连接管理和数据发送以及传感器数据计算处理。

网络通信模块202，在机器人设备中，用于通过运营商移动互联网络或室内wifi路由器通过互联网连接云服务器并通信。

软件系统模块203，在机器人设备中，包括机器人操作系统和应用软件的整体，实现机器人对硬件的控制和管理，机器人应用的实现。软件系统模块是机器人的核心模块，所有信息通讯和硬件设备以及外接传感器设备等均需要软件系统的管理和交互。

传感器接口模块204，在机器人设备中，连接机器人主板和传感器硬件的接口硬件设备和接口应用软件。通过接口模块是的机器人软件系统可以获得外接的传感器数据。

LiDAR传感器205，是指Light Detection And Ranging，即激光探测与测量。其所测得的数据为数字表面模型(Digital Surface Model, DSM)的离散点表示，数据中含有空间三维信息和激光强度信息。其是室内地图构建和机器人自身定位的核心硬件模块。

动力驱动系统206，在机器人设备中，控制机器人移动底盘硬件的软件模块，通过串口等通用接口模式与软件系统模块连接，将导航行动指令转化为机器人移动底盘模块207可识别的电信号，并驱动移动底盘模块行动。

机器人移动底盘模块207，在机器人设备中，实现机器人的物理移动，由电池、机械结构、电机及编码器等元素组成，通过接受动力驱动系统206发送出的电信号，进行较精确的控制线性前后行进和指定角度转向并进行结果反馈，完成导航移动任务。

图3是本发明提供的客户端软件和机器人设备及云服务平台关联示意图。

如图3所示，包括客户端软件模块301、云服务平台302和机器人设备模块303、用户资源304。

客户端软件模块301与机器人设备模块303均连接云服务平台302，根据用户所绑定机器人设备304用户绑定两台机器人设备，而305用户只绑定一台机器人设备，通过客户端软件发送指令到机器人设备。

图4是本发明提供的客户端软件室内地图构建呈现实例图。

使用深灰色表示物体或墙壁，白色则表示可行进空间。

机器人类产品具有广阔的发展前景，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。机器人在所处室内空间实现定位导航和室内地图构建、远控是非常重要的功能。

本发明基于LiDAR传感器和云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航的方法、系统和装置，利用云服务器的高效计算能力可释放机器人设备的计算负担，有效降低机器人设备硬件成本。同时，对处于弱网络或无网络环境下的机器人设备提供解决方案，云服务接入成本低，易于操作执行。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (14)

1.一种基于LiDAR传感器和云计算实现机器人实时室内地图构建和定位导航，其特征在于，该方法包括：通过LiDAR传感器获得空间数据，经过云计算获得室内地图数据和机器人设备在地图中的定位信息。

2.地图数据被同步至用户通过客户端软件以可视化图像方式呈现出室内地图。

3.用户根据地图发送操控指令，经云服务器结合地图数据计算出路径规划行动指令，机器人设备执行行动指令完成导航任务。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云服务器将LiDAR的空间数据处理后得到地图和定位数据；同时，云服务器根据用户在客户端软件上的操作指令根据地图数据计算得到机器人可执行的路径规划指令。

5.云服务高效计算能力可释放机器人设备的计算负担，有效降低机器人设备硬件成本。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人设备处于弱网络或无网络环境时，可使用之前已获得并存储在设备本地的地图信息指导机器人行动。

7.遇到临时弱网络环境时，采用暂存空间数据信息延迟发送，待网络恢复时再发送方式。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，处于相同室内空间的机器人设备可通过云服务器共享已计算得到并存储在云服务器的地图数据。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，云服务器根据用户指令和已生成地图信息计算出路径规划信息并发至机器人设备执行。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，云服务器将机器人设备唯一可标识ID与用户客户端软件唯一可标识ID进行绑定，保证相关数据信息的独立计算和存储。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，机器人空间信息可进行数据压缩后发送至云服务器，将有效降低数据流量、提升玩过通信效率、提高实时性。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，客户端软件将云计算根据LiDAR传感器的空间数据而得到的地图数据以可视化的图像形式呈现给用户，并可在地图图像上进行拖拽设置路径和点设置击目的地等操作，用户操作最终以数据和指令方式经云服务器根据地图数据生成机器人可执行的路径规划指令。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在弱网络或无网络环境时，用户操作最终以数据和指令方式也可在机器人设备中经过软件系统计算生成可执行的路径规划指令。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，云服务器将机器人可执行指令发送至机器人设备，机器人设备将指令通过软件系统和驱动程序转换成电信号驱动含有动力系统的底盘设备进行位移，实现用户指令。